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J-GLOBAL ID：201802258355395206   整理番号：18A0483702

粗さパラメータの推定による風ダウンスケーリング結果を改善するための最適化手法【Powered by NICT】

Optimisation technique for improving wind downscaling results by estimating roughness parameters

著者 (6件)： Montero Gustavo (University Institute for Intelligent Systems and Numerical Applications in Engineering, SIANI, University of Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC Campus Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Rodriguez Eduardo (University Institute for Intelligent Systems and Numerical Applications in Engineering, SIANI, University of Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC Campus Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Oliver Albert (University Institute for Intelligent Systems and Numerical Applications in Engineering, SIANI, University of Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC Campus Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Calvo Javier (Agencia Estatal de Meteorologia, AEMET, Leonardo Prieto Castro, 8, 28040 Madrid, Spain) ,  Escobar Jose M. (University Institute for Intelligent Systems and Numerical Applications in Engineering, SIANI, University of Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC Campus Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain) ,  Montenegro Rafael (University Institute for Intelligent Systems and Numerical Applications in Engineering, SIANI, University of Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC Campus Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain)
資料名： Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics  (Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics)
巻： 174  ページ： 411-423  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0440B  ISSN： 0167-6105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空気力学的粗度長(z 0)と変位高さ(d)の特性化が重要である対数鉛直分布を用いた風の場をモデル化した。は,これらのパラメータの値は土地被覆と気象条件に依存することが知られている。このように,多くの著者は,それらの関係を調べ,各土地被覆の典型的な値を提供した。本論文では,各土地被覆に対するz0とd値の間隔を収集するために包括的な文献レビューを行った。これらの間隔を用いて,ダウンスケーリング風モデルの結果を改善することを最適化法を用いてそれらの値を推定した。ダウンスケーリングモデルはH ARMONIE AROMEまたはECMWF中規模数値天気予報モデルからの値をとることを3D適応,質量保存有限要素モデル(Wind3D)である。最適化は微分進化法,再生演算子とL-BFGS-Bアルゴリズムを組み合わせたmemeticアルゴリズムにより行った。最小化するべき適合関数は観測された風データに対する二乗平均平方根誤差(RMSE)である。この迅速な方法は,気象条件の空力パラメータを更新することを可能にする。数値実験は方法論の性能を示すために行った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 風の場 ,  鉛直分布 ,  数値予報 ,  気象条件 ,  キャラクタリゼーション ,  三次元 ,  土地被覆 ,  *パラメータ推定 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  *最適化 ,  *最適化手法 ,  *風 ,  中規模
準シソーラス用語： *ダウンスケーリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ALADIN HIRLAM ARMONIE AROMEモデル ,  ECMWFモデル ,  Wind3D ,  粗度長 ,  変位高さ ,  風の場モデルのダウンスケーリング ,  進化的アルゴリズム ,  土地被覆

分類 (1件)： 局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータの推定 ,  風 ,  ダウンスケーリング ,  最適化手法